• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.6
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• pp.1065-1071
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• 2009

Satellite application services can be divided into realtime services like voice communications and non-real time services like traditional data communications. To support both types of services on the same On-Board Switching(OBS), a scheduler which depends on their service classes is required. A fixed priority scheduling policy has a starvation problem. In this paper we propose a scheduling scheme based on premium and age. Premium is a fixed value which is given to a certain class of services. Age is another parameter of the scheduling policy and it will be increased by one for every scheduling cycle. The scheme we propose chooses a packet which has the largest sum of its age and premium. Simulation results indicate that the proposed approach shows better performance in both average cell delay and std-dev of cell delay for the lower class of service. There is no staying in infinite starvation state.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.21 no.3
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• pp.657-662
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• 2017

Recently, according to the development of the smart home field, it provides a service to install and keep the smart home appliance in a user's residential environment pleasantly. However, the conventional system method has a problem in that it is not convenient because the user selects a device or manually operates the device. In this paper, we propose a system to set the priority of the devices selected by the user and proceed with the work. When a user selects a device, it recommends a device associated with the device. Compare and set the priority of each device. And it is a system that carries out work according to the set priority. Therefore the proposed system is expected to provide users with increased convenience and efficiency of work management.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.10 no.3
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• pp.101-109
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• 2011

In this paper, we present a new routing protocol, multipath and multi-priority based routing protocol, (MMRP) for wireless multimedia sensor networks. The proposed MMRP chooses the multiple routing paths from source to the sink, then the selected paths are assigned with different priority levels depending upon the residual energy and transmission delay in the routing paths. That is, the highly prioritized I frames of the MPEG video are transmitted over the high priority routing paths, and other P and B frames are transmitted over the lower priority routing paths. The proposed MMRP protocol can be applied to time critical applications which require both lower latency and low power consumption over wireless multimedia sensor network. Simulations results of MMRP protocol show respectively an improvement of 23.48% and 23.11% in energy conservation and 81.6% and 32.01% improvement in latency as compared to protocols without and with multipath routing.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.321-323
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• 1999

본 논문에서는 사용자가 자신이 연구하고 있는 분야에 관련된 웹 문서를 스스로 찾아서 보여 주는 PReA 시스템을 구현한다. 사용자의 성향을 파악하기 위해서 미리 작성된 서지 정보데이터를 사용자가 사용하는 것을 관찰하여 사용자 모델 신경회로망을 구축한다. 사용자 모델 신경회로망은 단어의 부하와 단어 사이의 부하로 구성되어 있어서 사용자의 정보 요구의 의미를 나타낼 수 가 있다. 사용자 모델 신경회로망을 기반으로 질의어를 생성하고 웹문서를 검색하며 검색된 문서에 대해 순위를 정한다. 순위가 정해진 문서중 사용자가 선택한 문서와 선택하지 않은 문서는 각각 사용자 모델 신경회로망을 학습하는데 쓰이게 되며 오랜 시간 동안 사용함에 따라 회로망은 사용자의 성향에 적응하게 되어 보다 정확한 검색을 수행하게 된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.637-639
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• 2004

많은 변수(variable)라 피처(feature)를 포함하는 대규모 데이터에 기계학습 방법론을 적용하는데 있어 그 예측 성능을 향상시키기 위한 방법으로 피처 선택(feature selection)기법이 활발히 연구되고 있다. 그러나 다른 연구를 위한 사전 데이터 분석 작업에 유용하게 사용될 수 있는 단순한 순위기반 피처 선택 방법론은 피처의 중요한 특성을 간과하는 경우가 많으며, 따라서 예측 성능의 향상을 기대하기 어렵다. 본 연구에서는 정보 이론에 기반한 supervised 피처 선택 방법과 이것을 보완할 수 있는 unsupervised 피처 선택 방법을 제시했다. 서로 다른 특성을 가진 다섯 개의 데이터셋에 대해 실험한 결과. 제시된 방법이 기존 방법보다 나은 예측 성능을 보임을 확인했다. 또한 두 방법에서 얻어진 피처들을 결합해 사용할 경우 한가지 방법만으로 추출된 피처를 사용할 경우보다 나은 기계 학습 성능을 보임을 확인했다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.6 no.2
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• pp.360-373
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• 2003

The Meta Search system proposed in this paper is operated based on relevance distribution Infer mation(RDI). It first evaluates the sources applicable to the search, and then selects the most appropriate source. According to the evaluation of the sources, it discreetly collects the documents from the concerned sources and classifies them into a useful order based on the RDI, which is an evaluation score of the sources. The documents are classified into order and presented to the user as a single search result. For this Purpose, this study presents evaluation factor models to present the RDI between the query, and source, and proposes a method for drawing out the RDI based on the evaluation factors. The system for selecting the most appropriate sources according to the query has been developed based on an algorithm that selects the best source. Finally, after searching the documents suitable for query from extracted sources, we present a Meta Search system, HoleInOne, that ranks and merges them.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10a
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• pp.38-39
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• 2007

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.571-572
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• 2016

현재 모바일 게임 이용자들은 모바일 게임을 선택할 때 친구들의 직접적인 추천이나 SNS에서의 추천을 이용하여 선택한다. 이러한 이유는 기존의 추천 시스템에서 제공하는 정보가 적합하지 않기 때문이다. 이에 본 연구에서는 불확실한 상황이나 다양한 평가 항목들에 대한 중요도 및 선호도를 순위화하여 우선순위가 높은 항목을 선택하게 하는 계층적 분석 방법을 적용하여 사용자들의 선호도를 직접적으로 반영할 수 있는 모바일 게임 추천 시스템을 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.07a
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• pp.73-74
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• 2015

본 논문에서는 SSL/TLS에서 발생할 수 있는 cipher suite rollback 공격 탐지를 위해 선택된 알고리즘을 리스트로 검증하는 방법을 제안한다. 제안 기법은 SSL/TLS의 핸드셰이크 단계에서 이루어진다. 클라이언트 기기가 암호화 알고리즘의 순위를 리스트로 만들고 핸드셰이크가 끝난 후에 선택된 알고리즘의 순위를 비교해서 해당 기기에 대한 공격을 의심하도록 한다. 그러므로 우리의 제안 기법은 cipher suite rollback 공격 탐지를 향상시키고 안전한 메시지 통신을 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10b
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• pp.7-10
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• 2007

마이크로어레이 데이터는 매우 많은 수의 유전자로 구성되며, 암 분류 성능을 높이기 위해서는 대상 암과 관련된 유용한 유전자를 선택해야 한다. 기존 필터 기반 유전자 선택 기법은 유전자를 개별적으로 평가하여 암 분류에 사용하기 때문에, 유전자 사이의 관계나 분류기와의 상관성을 고려하지 않으며, 비슷한 특성의 유전자를 중복해서 선택하는 경향이 있다. 본 논문에서는 필터와 래퍼 방식을 결합하여 분류결과를 반복적으로 반영하며 유전자를 선택하는 기법을 제안한다. 필터 기법으로 유전자의 순위를 계산할 때 이전 분류에서 틀린 샘플의 가중치가 높도록 설계하고, 분류를 반복하면서 각 단계에서 유용한 유전자를 추가로 선택한다. 제안하는 방법을 대표적 암 분류 데이터인 림포마 암과 대장암 데이터에 적용하여 유용성을 검증하였다.